Sobre Arvor
La raíz llegó décadas antes que el fruto.
Arvor nació en 2024, pero empezó mucho antes: en 1999, dentro de un motor de búsqueda. Todo árbol crece así — años de raíz invisible sosteniendo cada fruto que llega después.
Esta página cuenta esa historia: más de 25 años haciendo que las máquinas encuentren, entiendan y usen conocimiento. La disciplina cambió de nombre varias veces — búsqueda, big data, machine learning, IA. La ingeniería es la misma, cada vez más poderosa.
Nadie ve la raíz. Todos cosechan el fruto.
Leonardo Dias · Fundador El fundador
Leonardo Dias
Fundador de Arvor. Cofundador y ex-Chief Data Officer de Semantix, que listó en NASDAQ en 2022. Construye motores de búsqueda y sistemas de datos desde 1999 — de Lucene a RAG, de Hadoop a los agentes.
Programa, escribe, enseña y presenta podcasts — siempre con la misma obsesión: transformar datos brutos en conocimiento útil, en producción, para gente real.
Hoy construye Arvor en público: cada producto, cada lanzamiento, cada acierto y error documentados.
El arco
De un motor de búsqueda a NASDAQ — y lo que viene después.
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1999 · Catho Online
De programador a estratega de producto
Trece años en Catho, la plataforma brasileña de empleo — de programador a Product Strategy Manager. Responsable de los motores de búsqueda de vacantes y currículums, liderando un equipo multidisciplinario de 13 personas con reporte directo a la presidencia.
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2006 · Apache Lucene & Solr
Búsqueda desde la primera hora
Adopta Solr el año de su lanzamiento. Sinónimos, tuning de relevancia, escala — la misma ingeniería de retrieval que hoy sostiene las arquitecturas RAG modernas.
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2010 · Semantix
Cofundador y Chief Data Officer
Cofunda Semantix, pionera de big data, búsqueda e IA en América Latina. Cifras divulgadas por la propia empresa: cerca de 300 clientes, ~10 PB de datos gestionados y más de 6 mil millones de transacciones al mes.
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2022 · NASDAQ: STIX
Una de las primeras deep techs latinoamericanas en NASDAQ
En agosto de 2022, Semantix lista en NASDAQ vía SPAC con Alpha Capital, bajo el ticker STIX — una combinación de negocios que valoró la empresa en aproximadamente US$ 1.000 millones en el anuncio.
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2024 · Arvor
De vuelta a la raíz
Funda Arvor para construir la siguiente capa: agentes de IA que trabajan y cerebros de conocimiento que recuerdan — todo construido en público.
Credenciales
No es discurso. Es trayectoria.
Enseñanza
Cloudera Best LATAM Instructor
Elegido mejor instructor Cloudera de América Latina en 2013 y 2015. Certificaciones Hadoop Admin/Developer y HBase. Profesor en el MBA de Big Data/BI de FIAP desde 2013.
Escenario
ApacheCon y la comunidad Lucene
Ponente en ApacheCon USA 2008 y 2009, Lucene Revolution Barcelona 2011 y ApacheCon 2013. Organizó el Lucene Meetup São Paulo 2013.
Producción
Búsqueda enterprise a escala
Despliegues de búsqueda y recomendación para Magazine Luiza, Itaú, Petrobras y Globo.com (G1) — e-commerce, banca online, energía y medios.
Stack
De la era Lucene al retrieval moderno
Hadoop, Spark, Kafka, HBase, MongoDB, NLP, ML — una línea continua entre la ingeniería de búsqueda clásica y la arquitectura RAG de hoy.
Medios y libros
Quien construye también cuenta.
Podcast
Rádio Café
Podcast diario satírico con ~400 episodios. Pipeline 100% automatizado, construido por el propio fundador — guion, portada y montaje.
Podcast
Ressonância Cognitiva
Podcast dedicado a la IA: cómo piensan las máquinas y qué cambia para quienes construyen y trabajan.
Libro
IA Para Todos
Introducción a la inteligencia artificial para lectores no técnicos (PT). Disponible en Amazon.
Libro
100 Axiomas Para A Vida
Principios de vida y trabajo destilados en axiomas breves (PT). Disponible en Amazon.
Arvor hoy
Agentes que trabajan. Cerebros que recuerdan.
Agentes de IA en producción
AMIGO, Caption AI, Relentless, Brasil CLI y Concierge — agentes y productos funcionando de verdad, de la app al terminal, de WhatsApp a npm. Y la Consultoría Agéntica implanta el mismo stack en operaciones de empresas reales.
Ver productosCerebros de conocimiento
Memento, AGINUS y Brain Maker — memoria local-first e infraestructura cognitiva para que los agentes recuerden, aprendan y compongan conocimiento. La continuación natural de 25 años de ingeniería de búsqueda.
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